Pythonデータ分析模擬試験第3回問39・4章4節 scikit-learn（前処理）

欠損値の補完

次のコードを実行したときの出力として、正しいものを1つ選べ。

import numpy as np
from sklearn.impute import SimpleImputer
print(SimpleImputer(strategy="mean").fit_transform([[1.0], [np.nan], [3.0]]).ravel().tolist())

A
[1.0, 0.0, 3.0]
B
[1.0, 1.0, 3.0]
C
[1.0, 2.0, 3.0]
D
[1.0, 3.0]

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正解：C

SimpleImputer は、平均・中央値・最頻値・定数で欠損値を補完する。訓練データで fit し、評価データには transform だけを適用する。

順	実行する行	実行後の変数
1	`import numpy as np`	—
2	`from sklearn.impute import SimpleImputer`	—
3	`print(SimpleImputer(strategy="mean").fit_tran…`	—
結果	実際の出力	[1.0, 2.0, 3.0]

A
誤り。0 ではなく平均で補完する。
B
誤り。前の値ではなく平均。
C
正しい。欠損値は、列の平均 2.0 で補完される。
D
誤り。行は取り除かれない。

学習のポイント：補完に使う統計量は、訓練データだけから求める。

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